IX Всероссийская конференция молодых ученых с международным участием «Почвоведение: Горизонты будущего. 2025»

Разработка и реализация методологии создания цифрового двойника почв на основе искусственного интеллекта и технологии Big Data
25.09.2025 , Актовый зал (4 этаж)

Сохранение и рациональное использование природного потенциала почв и земельных ресурсов, инвентаризация почв и осуществление мониторинга состояния почвенного покрова являются важнейшей государственной задачей, решение которой возможно только на основе применения информационных технологий. Основным продуктом проекта является новая методология, предназначенная для оценки и анализа многомерных пространственно-распределенных почвенных данных привлечением методов искусственного интеллекта и технологии big data. Результат проекта будет реализован в виде: а) разработки методологии создания цифрового двойника почв юга России; б) реализации методологии с привлечением многомерных пространственно-распределенных почвенных данных для решения задач продовольственной безопасности региона, оценки и управления земельными ресурсами; в) создания сети распределенных почвенных баз данных на территории Ростовской области; г) разработки графических интерфейсов цифрового двойника почв региона. Пилотным регионом для разработки цифрового двойника почв послужила Ростовская область. С одной стороны, Ростовская область является одним из важнейших стратегических субъектов РФ. Занимая ведущие позиции в области сельского хозяйства (2-е место в стране), энергетики, промышленности и добычи полезных ископаемых, область характеризуется высокой степенью антропогенной преобразованности, в том числе и геофизического характера. С другой стороны, в настоящее время накоплен большой объем почвенной информации, характеризующийся своей разномасштабностью, хронологией получения и разнородными источниками данных. В связи с этим, становится актуальным вопрос разработки новых методологических решений для реализации оперативного интеллектуального анализа почвенных данных. Предполагается, что данные технологии не только повысят эффективность сельскохозяйственного производства, но и минимизируют затраты на сохранение почвенного плодородия. Результаты выполнения проекта создадут научную и технологическую базу для экологически устойчивых практик управления землями сельскохозяйственного назначения.


ГИС, искусственный интеллект, машинное обучение


Соавторы доклада и их аффилиации:

Голозубов О.М., Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; Кривогуз Д.О., Южный федеральный университет; Сушкова С.Н., Южный федеральный университет

Южный федеральный университет